الرئيسية الدورات

TensorFlow: من التطبيق العملي إلى بناء مشاريع احترافية

دورة عربية عملية في TensorFlow تركّز على المهارات المطلوبة في سوق العمل، مع وحدات متدرجة ومشاريع تطبيقية واضحة.

4.6 (5 تقييم) 0 طالب 24 س 43 د 83 درس
Maya Chen بإشراف Maya Chen
TensorFlow: من التطبيق العملي إلى بناء مشاريع احترافية

ماذا ستتعلم في هذه الدورة؟

بناء مشروع عملي قابل للعرض فهم المفاهيم وربطها بسوق العمل تنظيم الكود وتحسين جودة التنفيذ تطبيق مهارات تساعدك في ملف الأعمال

محتوى الدورة

10 وحدة | 83 درس
الوحدة 1: تحسين الأداء والجودة في TensorFlow 7 درس
خطوة المشروع النهائية - TensorFlow
27:57
فهم الفكرة الأساسية - TensorFlow
28:10
إعداد بيئة العمل - TensorFlow
29:17
بناء المثال الأول - TensorFlow
30:24
تحليل الأخطاء الشائعة - TensorFlow
31:31
تطبيق نمط عملي - TensorFlow
32:38
تحسين تجربة الاستخدام - TensorFlow
33:45
الوحدة 2: مشروع واقعي باستخدام TensorFlow 8 درس
فهم الفكرة الأساسية - TensorFlow
28:48
إعداد بيئة العمل - TensorFlow
29:55
بناء المثال الأول - TensorFlow
30:08
تحليل الأخطاء الشائعة - TensorFlow
31:15
تطبيق نمط عملي - TensorFlow
32:22
تحسين تجربة الاستخدام - TensorFlow
33:29
تنظيم الملفات والكود - TensorFlow
07:36
اختبار الجزء المنجز - TensorFlow
08:43
الوحدة 3: الانطلاق العملي في TensorFlow 9 درس
إعداد بيئة العمل - TensorFlow
29:39
بناء المثال الأول - TensorFlow
30:46
تحليل الأخطاء الشائعة - TensorFlow
31:53
تطبيق نمط عملي - TensorFlow
32:06
تحسين تجربة الاستخدام - TensorFlow
33:13
تنظيم الملفات والكود - TensorFlow
07:20
اختبار الجزء المنجز - TensorFlow
08:27
ربط المكونات معاً - TensorFlow
09:34
تجهيز التمرين العملي - TensorFlow
10:41
الوحدة 4: بناء الأساس المتين في TensorFlow 10 درس
بناء المثال الأول - TensorFlow
30:30
تحليل الأخطاء الشائعة - TensorFlow
31:37
تطبيق نمط عملي - TensorFlow
32:44
تحسين تجربة الاستخدام - TensorFlow
33:51
تنظيم الملفات والكود - TensorFlow
07:58
اختبار الجزء المنجز - TensorFlow
08:11
ربط المكونات معاً - TensorFlow
09:18
تجهيز التمرين العملي - TensorFlow
10:25
مراجعة وقياس الأداء - TensorFlow
11:32
خطوة المشروع النهائية - TensorFlow
12:39
الوحدة 5: تطبيقات متقدمة على TensorFlow 11 درس
تحليل الأخطاء الشائعة - TensorFlow
31:21
تطبيق نمط عملي - TensorFlow
32:28
تحسين تجربة الاستخدام - TensorFlow
33:35
تنظيم الملفات والكود - TensorFlow
07:42
اختبار الجزء المنجز - TensorFlow
08:49
ربط المكونات معاً - TensorFlow
09:56
تجهيز التمرين العملي - TensorFlow
10:09
مراجعة وقياس الأداء - TensorFlow
11:16
خطوة المشروع النهائية - TensorFlow
12:23
فهم الفكرة الأساسية - TensorFlow
13:30
إعداد بيئة العمل - TensorFlow
14:37
الوحدة 6: إدارة مشروع TensorFlow 12 درس
تطبيق نمط عملي - TensorFlow
32:12
تحسين تجربة الاستخدام - TensorFlow
33:19
تنظيم الملفات والكود - TensorFlow
07:26
اختبار الجزء المنجز - TensorFlow
08:33
ربط المكونات معاً - TensorFlow
09:40
تجهيز التمرين العملي - TensorFlow
10:47
مراجعة وقياس الأداء - TensorFlow
11:54
خطوة المشروع النهائية - TensorFlow
12:07
فهم الفكرة الأساسية - TensorFlow
13:14
إعداد بيئة العمل - TensorFlow
14:21
بناء المثال الأول - TensorFlow
15:28
تحليل الأخطاء الشائعة - TensorFlow
16:35
الوحدة 7: تحسين الأداء والجودة في TensorFlow 5 درس
تحسين تجربة الاستخدام - TensorFlow
33:57
تنظيم الملفات والكود - TensorFlow
07:10
اختبار الجزء المنجز - TensorFlow
08:17
ربط المكونات معاً - TensorFlow
09:24
تجهيز التمرين العملي - TensorFlow
10:31
الوحدة 8: مشروع واقعي باستخدام TensorFlow 6 درس
تنظيم الملفات والكود - TensorFlow
07:48
اختبار الجزء المنجز - TensorFlow
08:55
ربط المكونات معاً - TensorFlow
09:08
تجهيز التمرين العملي - TensorFlow
10:15
مراجعة وقياس الأداء - TensorFlow
11:22
خطوة المشروع النهائية - TensorFlow
12:29
الوحدة 9: الانطلاق العملي في TensorFlow 7 درس
اختبار الجزء المنجز - TensorFlow
08:39
ربط المكونات معاً - TensorFlow
09:46
تجهيز التمرين العملي - TensorFlow
10:53
مراجعة وقياس الأداء - TensorFlow
11:06
خطوة المشروع النهائية - TensorFlow
12:13
فهم الفكرة الأساسية - TensorFlow
13:20
إعداد بيئة العمل - TensorFlow
14:27
الوحدة 10: بناء الأساس المتين في TensorFlow 8 درس
ربط المكونات معاً - TensorFlow
09:30
تجهيز التمرين العملي - TensorFlow
10:37
مراجعة وقياس الأداء - TensorFlow
11:44
خطوة المشروع النهائية - TensorFlow
12:51
فهم الفكرة الأساسية - TensorFlow
13:58
إعداد بيئة العمل - TensorFlow
14:11
بناء المثال الأول - TensorFlow
15:18
تحليل الأخطاء الشائعة - TensorFlow
16:25

وصف الدورة

مسار عملي حديث يساعدك على الانتقال من الفهم إلى الإنجاز بثقة.

دورة عربية عملية في TensorFlow تركّز على المهارات المطلوبة في سوق العمل، مع وحدات متدرجة ومشاريع تطبيقية واضحة.

وصف كامل

هذه الدورة صممت لتجعل تعلم TensorFlow تجربة عملية ومباشرة. ستبدأ بفهم الصورة العامة، ثم تنتقل إلى بناء أمثلة حقيقية، قراءة الشيفرة، تنظيم الملفات، التعامل مع المشكلات، وتحويل المعرفة إلى مشروع نهائي قابل للنشر أو الإضافة إلى ملف الأعمال. المحتوى مناسب لعام 2026 ويركز على الأدوات والأساليب المستخدمة في فرق التطوير الحديثة.

معلومات الدورة

  • المستوى: متقدم
  • المدة: 7 أسابيع
  • عدد الساعات: 48
  • عدد الطلاب: 4941
  • التقييم: 4.3 من 5 بناء على 351 تقييماً
  • لغة الدورة: العربية
  • الشهادة: شهادة إتمام رقمية
  • حالة الدورة: منشورة ومحدثة
  • المدرب: Maya Chen

أهداف الدورة

  • فهم أساسيات TensorFlow بطريقة عملية
  • بناء تطبيقات ومكونات حقيقية مرتبطة بسوق العمل
  • التعامل مع الأخطاء الشائعة وتحسين الأداء
  • تنظيم المشروع وكتابة كود قابل للصيانة
  • تجهيز مشروع نهائي يصلح لملف الأعمال

ماذا ستتعلم؟

  • بناء مشروع عملي قابل للعرض
  • فهم المفاهيم الأساسية وربطها بسيناريوهات واقعية
  • تحسين جودة الكود وتنظيمه
  • استخدام أدوات العمل الحديثة بكفاءة
  • تجهيز ملف أعمال مناسب للتقديم على الوظائف

المتطلبات

  • معرفة عامة باستخدام الحاسوب والإنترنت
  • رغبة في التطبيق العملي خطوة بخطوة
  • حاسوب حديث واتصال إنترنت مستقر
  • محرر كود مثل VS Code
  • لا حاجة لخبرة سابقة إلا في المسارات المتقدمة

الفئة المستهدفة

الطلاب والمطورون ورواد الأعمال وأصحاب المشاريع التقنية الذين يريدون استخدام TensorFlow لبناء حلول عملية أو تطوير مسارهم المهني.

المتطلبات التقنية

حاسوب بنظام Windows أو macOS أو Linux، محرر VS Code، Git، ومتصفح حديث. قد تحتاج بعض الدروس إلى Docker أو Node.js أو Python حسب طبيعة المشروع.

المشاريع العملية

  • مشروع تدريبي صغير لتثبيت المفاهيم
  • تطبيق متوسط يحاكي تحدياً من بيئة العمل
  • مشروع نهائي متكامل يوثق مهارات الطالب في TensorFlow

نبذة عن المدرب

يقدم Maya Chen خبرة عملية في بناء المنتجات الرقمية وتدريب الفرق، مع أسلوب شرح يوازن بين وضوح الفكرة وقوة التطبيق.

FAQ

هل تناسب الدورة المبتدئين؟

تحتاج إلى أساسيات بسيطة، ثم تساعدك الدورة على الانتقال لمستوى أعلى.

هل يوجد تطبيق عملي؟

نعم، كل وحدة تتضمن تدريبات عملية وينتهي المسار بمشروع قابل للعرض.

هل أحصل على شهادة؟

نعم، يحصل الطالب على شهادة إتمام بعد إنهاء الدروس والمشروع المطلوب.

مخرجات التعلم

بنهاية الدورة ستكون قادراً على بناء مشروع كامل باستخدام TensorFlow، شرح قراراتك التقنية، معالجة المشكلات الشائعة، وتقديم عمل منظم يمكن تطويره لاحقاً.

المدرب

Maya Chen

Maya Chen

خبير تدريب تقني عمل على مشاريع حقيقية في تطوير البرمجيات والمنتجات الرقمية، ويركز في شرحه على تحويل المفاهيم النظرية إلى تطبيقات عملية قابلة للاستخدام في سوق العمل.

تقييمات الطلاب

30-03-2026

أمثلة واقعية وتدرج مناسب في الصعوبة.

30-03-2026

أفضل ما فيها كثرة التمارين والمشاريع.

fynpklofje 30-03-2026

محتوى واضح ومنظم ومفيد للتطبيق العملي.

30-03-2026

الدورة ساعدتني على بناء مشروع حقيقي بثقة.

30-03-2026

شرح ممتاز ويربط المفاهيم بسوق العمل.